دوره ساخت محصولات هوش مصنوعی با پورتال خدمات ابری k0rdent (GPU Cloud-in-a-Box) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت محصولات هوش مصنوعی با پورتال خدمات ابری k0rdent (GPU Cloud-in-a-Box)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و زیرساخت‌های ابری

موضوع میانی: توسعه محصولات هوش مصنوعی با استفاده از خدمات ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر هوش مصنوعی و زیرساخت‌های ابری
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه هوش مصنوعی
• 3. کاربردها و چشم‌انداز هوش مصنوعی
• 4. اصول اولیه خدمات ابری
• 5. مزایای استفاده از زیرساخت ابری برای هوش مصنوعی
• 6. معرفی پورتال خدمات ابری k0rdent
• 7. معماری کلی پورتال k0rdent
• 8. ثبت‌نام و پیکربندی حساب کاربری در k0rdent
• 9. مفاهیم بنیادی مدل‌های هوش مصنوعی
• 10. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 11. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 12. انتخاب و آماده‌سازی مجموعه داده‌ها
• 13. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های توسعه هوش مصنوعی
• 14. کار با فریم‌ورک‌های محبوب مانند TensorFlow و PyTorch
• 15. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه در k0rdent
• 16. استفاده از GPU برای تسریع آموزش مدل‌ها
• 17. مفاهیم آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 20. پردازش زبان طبیعی (NLP) با استفاده از مدل‌های پیشرفته
• 21. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 22. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 23. کار با LLMs در پلتفرم k0rdent
• 24. آموزش مدل‌های سفارشی برای وظایف خاص
• 25. مراحل توسعه یک محصول هوش مصنوعی
• 26. تعریف مسئله و جمع‌آوری نیازمندی‌ها
• 27. طراحی معماری محصول هوش مصنوعی
• 28. انتخاب ابزارها و فناوری‌های مناسب
• 29. پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
• 30. تست و ارزیابی مدل‌ها
• 31. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
• 32. مقدمه‌ای بر استقرار (Deployment) مدل‌های هوش مصنوعی
• 33. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)
• 34. اصول MLOps در پلتفرم k0rdent
• 35. نظارت بر عملکرد مدل‌ها پس از استقرار
• 36. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 37. امنیت در توسعه و استقرار محصولات هوش مصنوعی
• 38. حفاظت از داده‌ها و مدل‌ها
• 39. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 40. توسعه محصولات هوش مصنوعی مسئولانه
• 41. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT) و هوش مصنوعی
• 42. کاربرد هوش مصنوعی در دستگاه‌های IoT
• 43. جمع‌آوری و تحلیل داده‌های IoT در ابر
• 44. ساخت داشبوردهای مدیریتی برای محصولات هوش مصنوعی
• 45. تجسم داده‌ها و نتایج مدل‌ها
• 46. مقدمه‌ای بر محاسبات لبه (Edge Computing)
• 47. کاربرد محاسبات لبه در هوش مصنوعی
• 48. ترکیب ابر و لبه برای راهکارهای هوش مصنوعی
• 49. معرفی سرویس‌های تحلیل داده در k0rdent
• 50. استفاده از سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 51. مدیریت منابع محاسباتی در k0rdent
• 52. مقیاس‌پذیری زیرساخت ابری برای هوش مصنوعی
• 53. پایداری و دسترس‌پذیری سرویس‌ها
• 54. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس‌ها
• 55. پیاده‌سازی محصولات هوش مصنوعی مبتنی بر میکروسرویس
• 56. ارتباط بین سرویس‌ها در یک معماری توزیع‌شده
• 57. استفاده از صف‌های پیام برای ارتباط ناهمزمان
• 58. مانیتورینگ و لاگ‌برداری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 59. مدیریت خطا و بازیابی در سرویس‌های ابری
• 60. مقدمه‌ای بر DevOps و ارتباط آن با MLOps
• 61. ابزارهای اتوماسیون در DevOps و MLOps
• 62. استفاده از کانتینرها (مانند Docker)
• 63. مدیریت کانتینرها با Kubernetes
• 64. استقرار خودکار برنامه‌ها با استفاده از CI/CD
• 65. مدیریت پیکربندی و زیرساخت به عنوان کد (IaC)
• 66. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در هوش مصنوعی
• 67. حملات متداول به سیستم‌های هوش مصنوعی
• 68. روش‌های دفاع و پیشگیری در برابر حملات
• 69. حفاظت از مدل‌ها در برابر دستکاری
• 70. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 71. اهمیت توضیح‌پذیری در کاربردهای حیاتی
• 72. تکنیک‌های توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 73. ارزیابی ریسک و مدیریت آن در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 74. مقدمه‌ای بر بلاک‌چین و کاربردهای آن
• 75. کاربرد بلاک‌چین در افزایش امنیت داده‌های هوش مصنوعی
• 76. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی
• 77. پتانسیل محاسبات کوانتومی در هوش مصنوعی
• 78. آینده هوش مصنوعی و زیرساخت‌های ابری
• 79. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 80. نقش پلتفرم‌های ابری در نوآوری هوش مصنوعی
• 81. آماده‌سازی برای ساخت محصولات هوش مصنوعی پیچیده‌تر
• 82. استفاده از خدمات مدیریت پایگاه داده در k0rdent
• 83. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استفاده از منابع ابری
• 84. برنامه‌ریزی برای مقیاس‌پذیری بلندمدت
• 85. توسعه راهکارهای هوش مصنوعی برای صنایع مختلف
• 86. هوش مصنوعی در حوزه سلامت (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
• 87. هوش مصنوعی در حوزه مالی (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
• 88. هوش مصنوعی در حوزه تولید (با رعایت چارچوب‌های رسمی)
• 89. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
• 90. مفاهیم پیشرفته در یادگیری تقویتی
• 91. کاربرد یادگیری تقویتی در مسائل بهینه‌سازی
• 92. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 93. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر در k0rdent
• 94. ارزیابی و بهبود سیستم‌های توصیه‌گر
• 95. مباحث پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
• 96. مدل‌های ترنسفورمر و کاربردهای آن‌ها
• 97. استفاده از مدل‌های پیشرفته تولید متن
• 98. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
• 99. تکنیک‌های تشخیص و طبقه‌بندی تصاویر
• 100. کاربرد بینایی ماشین در اتوماسیون صنعتی